Data Analyst (m/w/d)

Über eine Million zufriedene Kund*innen konnte die Lloyds Bank GmbH mit den Marken Bank of Scotland und Lloyds Bank in den letzten Jahren für sich gewinnen. Und das dank überzeugender Produkte und vor allem dank unserer engagierten Kolleg*innen, die täglich mit neuen Ideen, Freude und trotz Herausforderungen das Beste für unsere Kund*innen erreichen wollen. Um unsere Erfolgsgeschichte weiter zu schreiben, suchen wir die passende Verstärkung für unsere Teams, denn all unsere ambitionierten Ziele wären ohne Teamwork unerreichbar. Auch Quereinsteiger*innen sind bei uns herzlich willkommen.

Data Analyst (m/w/d)

• Erstellung von Reports, Analysen und Ad-hoc-Auswertungen zur Überwachung der Geschäfts- und Kanalentwicklung
• Entwicklung und Pflege von Key Performance Indikatoren (KPI)
• Dashboard Entwicklung (z.B. Power BI reports)
• Überwachung von KPIs im Vergleich zur operativen und langfristigen Planung
• Automatisierung von wiederkehrenden Analysen (z.B. Sales-/Kampagnenabgleich)
• Kampagnenoptimierung anhand von 1st Party und 3rd Party Daten
• Unterstützung bei der Erfassung des Kunden- und Userverhaltens (z.B. via Tracking, A/B Tests)
• Modellentwicklung für kanalübergreifende Effizienz (z.B. Vergleicher vs. Website)
• Unterstützung bei der Entwicklung von Score Cards für das Direktmarketing
• Entwicklung von Vorhersagemodellen und Vorbereitung von Geschäftsentscheidungen
• Unterstützung bei der Geschäftsplanung und Forecast-Modellierung
• Aufbau von effektiven CRM / Retention Auswertungen
• Analyse der Produktperformance, um Preisentscheidungen vorzubereiten
• Analyse von Bestandsdaten, um Annahmekriterien zu verbessern oder Änderung für Risikoentscheidungen vorzubereiten
• Enge Zusammenarbeit mit Produkt- und Risikoentscheidungsträger
• Unterstützung bei der Weiterentwicklung einer Datenarchitektur
• Unterstützung bei der Validierung und Qualitätssicherung der Unternehmensdaten.
• Ausbau der Analysefähigkeiten im Marketing- und Product-Team

• Abschluss in naturwissenschaftlichen oder datenwissenschaften
• Hintergrund (z.B. Datenwissenschaft, Statistik, Mathematik, Informatik Sozialwissenschaften, Wirtschaftsinformatik, Wirtschaftsmathematik, Physik oder eine gleichwertige Fachrichtung)
• Sehr gute Kenntnisse hinsichtlich quantitativer Datenanalyse, Datenaufbereitung und Datenvisualisierung
• Erfahrung als Datenanalyst in einem ähnlichem Geschäftsumfeld
• Methodische Fähigkeiten zur Entwicklung ökonomischer und ökonometrischer Modelle
• Umfangreiche Erfahrung beim SQL, Python, SAS und ggfs- Power Apps
• Erfahrung mit Cloud-Datenbanken (z. B. Microsoft Azure) sowie mit Databricks zur Datenanalyse und Machine-Learning-Workflows